人工智能安全十大创新实践在沪揭晓，腾讯、亚马逊等案例入选

在“AI+产业”的加法算术题已经普遍出现在AI赋能的过程中，如何同时做好“AI-风险”的安全保障？8月30日，在上海举行的2019世界人工智能安全高端对话上，人工智能产业安全十大创新实践正式揭晓。

2019世界人工智能产业安全创新实践案例征集由上海市人工智能产业安全专家咨询委员会发起，在上海市经济信息化委和市委网信办等部门指导下正式启动。相关案例涵盖人工智能产业安全方面的研发成果、产品服务、解决方案、标准规范等，涉及金融、智能制造、网络安全、云计算、无人驾驶等领域。

AI-金融风险

腾讯的《天御业务安全大脑》，运用Hybrid Neural Network、Generative Adversarial Networks等系统，重点培养风险精准识别、风险主动感知、风险实时决策、模型快速运营四大风控能力，为泛政府、金融、泛互联网行业提供业务安全防护，保障资金安全，促进信息流健康传递。

观安信息的《基于知识图谱与机器学习的互联网业务风控及经济安全防护应用系统》将前沿的知识图谱、机器学习等技术与互联网业务相结合，以解决“黑产”群体所引起的经济损失和企业形象问题。通过精准定位“黑产”群体，实现了具有高效率、高准确度、自主学习并自我迭代优化的业务风控及经济安全防护的大数据解决方案。

AI+隐私保护

平安科技的《基于AI的终端用户风险行为分析》运用智能认知、云计算、区块链等技术解决集团业务多元化、员工多样化环境下的安全管控难题。通过AI的终端用户风险行为分析平台，建立UEBA终端用户行为分析，将有限的资源优先关注“真正有风险的员工”并进行及时预防和干预。

AWS的《Amazon Macie-超大规模云计算上的数据安全攻防实践》能够有效解决云中数据自动化的分类、识别和保护客户的敏感数据问题，应用人工智能了解历史数据访问模式。通过机器学习自动发现、分类和保护云中的敏感数据，实施预防性安全措施，监控云中的敏感数据和业务关键型数据的使用方式。

蚂蚁金服的《基于共享学习的数据安全共创平台》帮助不同机构在满足政府法规、数据安全和隐私保护的要求下，进行数据联合使用和建模，实现安全的数据多方协同和授权共享，得到更准确高效的模型和决策。

AI+网络安全

《360安全大脑》是一个分布式智能网络安全防御系统，目标是发现具有国家背景的高级持续威胁。系统集成终端安全管理平台、全网APT防御雷达系统、威胁情报等，利用多种智能分析方法及安全检测技术，实现全网高级威胁检测、预警、攻击防范和处置决策的智能化。

安恒信息的《AiLPHA大数据智能安全平台》集成超大规模存查、大数据实时智能分析、用户行为（UEBA）分析等安全模块，具备全网流量处理、异构日志集成、核心数据安全分析等前沿大数据智能安全威胁挖掘分析与预警管控能力。

达闼科技的《高安全高可靠智能机器人专用安全网络VBN》建立了一张覆盖全球的安全高速骨干VBN网络，它将云端大脑与机器人本体连接起来，与互联网完全隔离。VBN为机器人接入提供基于区块链（Blockchain）技术的安全认证方式，确保了各种智能终端安全连接控制平台/云，解决公网传输带来的安全问题。

自仪院的《基于态势感知技术的工业信息物理系统集中化安全监测预警平台》是对工业信息物理系统中的设备资产、安全产品、安全事件进行集中监测管理的软硬一体化产品。该产品可针对企业面临的外部攻击和内部潜在风险进行深度检测，实现企业全网安全态势可知、可见、可控的闭环。

AI+无人驾驶

《图森未来L4级无人驾驶安全解决方案》是针对无人驾驶卡车开展规模化应用和真实环境测试而研发的的安全冗余系统技术，对感知、决策、控制等核心功能进行了系统化创新，可提升无人驾驶系统在实际道路环境中的可靠性。